Воронеж, Воронежская область, Россия
Искусственная иммунная система представляет собой комплекс математических методов, моделирующих основные функции иммунитета человека, и используемых для определения параметров и (или) их значений, способных минимизировать влияние некоторых факторов (внешних или внутренних) на производственно-экономический объект. Основным признаком, по которому иммунная система отличает чужеродный агент, является антиген, т.е. любая молекула, которую могут распознать клеточные элементы иммунитета (лимфоциты) с помощью специфически чувствительных рецепторов. Иначе, антиген является отдельным показателем, отличающим чужеродный агент. Не смотря на все это, существуют примеры, когда подобный подход терпит неудачу. Наблюдается ряд случаев, когда иммунная система не воздействует на «своих» или «чужих», а использует защитный механизм распознавания опасности, который является ключевым методом теории опасности. Эта теория не отрицает существования разграничения на «свой-чужой», а дока-зывает, что существуют другие факторы, приводящие к инициированию иммунного ответа. Например, теория опасности определяет характер данных о поведении конкурирующих производственно-экономических систем, которые должны быть представлены и обрабатываться в искусственных иммунных системах. Применение теории опасности повышает эффективность математических моделей, формирующих искусственную иммунную систему рынка, которые в свою очередь позволяют распознать нового конкурента на рынке, оценить угрозу с его стороны для конкурентов, определить значения характеристик предприятия, которые будут доминировать, над параметрами нового конкурента.
рынок, рыночные барьеры, иммунитет, искусственная иммунная система, теория опасности.
1. Галактионов, В.Г. Иммунология [Текст] : учеб. / В.Г. Галактионов. – 3-е изд. – М. : Академия, 2004. – 528 с.
2. Искусственные иммунные системы и их применение [Текст] / под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред. А. А. Романюхи. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 344 с.
3. Hofmeyr, S. 2000, ´Architecture for an Artificial Immune System´ [Text] / Hofmeyr S. and Forrest S. – Evolutionary Computation. – 8 (4). – C. 443-473.
4. Venter, H. 2003, ´A Taxonomy for Information Security Technologies´ [Text] / Venter, H. and Eloff J. – Computers & Security. – 22 (4). – C. 299-307.
5. Cayzer, S. Recommender System based on the Immune Network [Text] / S. Cayzer, U.A. Aickelin. – Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation, 2002.
6. Сербулов, Ю.С. Моделирование рыночных барьеров на основе искусственной им-мунной системы [Текст] / Ю.С. Сербулов, Л.В. Степанов, Д.А. Глухов // Лесотехнический журнал. – 2013. – № 4 (12). – С. 223-231.
7. Литвиненко, В.И. Компьютерная система для решения задач классификации на основе модифицированных иммунных алгоритмов [Текст] / В.И. Литвиненко, А.А. Дидык, Ю.А. Захарченко // Информационно-измерительные системы. – 2008. – № 2 (22).
8. Brownlee, J. Clonal Selection Theory & CLONALG - The Clonal Selection Classification Algorithm (CSCA) [Text] / J. Brownlee // Victoria, Australia: Centre for Intelligent Systems and Complex Processes (CISCP), Faculty of Information and Communication Technologies (ICT), Swinburne University of Technology; 2005 Jan; Technical Report ID: 2-01.
9. Литвиненко, В.И. Иммунный классификатор для решения задач бинарной классификации (теоретические основы) [Текст] / В.И. Литвиненко // Системнi технологi. Регiональний мiжвузiвський збiрник наукових праць. – Днiпропетровськ, 2006. – Випуск 1 (42). – C. 114-130.
10. Matzinger, P. 2002, ´The Danger Model: A Renewed Sense of Self [Text] / P. Matzinger. – Science, 296. – 301-305.
11. Бардачев, Ю.Н. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах [Текст] / Ю.Н. Бардачев, А.А. Дидык // Информационно-управляющие комплексы и системы. – 2007. – № 2 (20).
12. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения [Текст] : учеб. / Б.Г. Литвак. – 3-е изд., испр. – М. : Дело, 2002. – 392 с.
